P:
Per què és important l’anotació de dades en alguns projectes d’aprenentatge automàtic?
R:L’anotació de dades és important en l’aprenentatge de màquines, ja que, en molts casos, facilita el treball del programa d’aprenentatge automàtic.
Això té a veure amb la diferència entre aprenentatge de màquina supervisat i no supervisat. Amb l'aprenentatge de màquines supervisat, les dades de formació ja estan etiquetades perquè la màquina pugui comprendre més sobre els resultats desitjats. Per exemple, si l’objectiu del programa és identificar gats en imatges, el sistema ja té un gran nombre de fotografies etiquetades com a gat o no. A continuació, utilitza aquests exemples per contrastar dades noves per obtenir els seus resultats.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
Amb l'aprenentatge de màquines no vigilat, no hi ha etiquetes i, per tant, el sistema ha d'utilitzar atributs i altres tècniques per identificar els gats. Els enginyers poden formar el programa en el reconeixement de les característiques visuals dels gats com els bigotis o les cues, però el procés és gairebé tan senzill com seria en l'aprenentatge de màquines supervisades on aquestes etiquetes tenen un paper molt important.
L’anotació de dades és el procés d’aplicació d’etiquetes als conjunts de dades de formació. Es poden aplicar de moltes maneres diferents, anteriorment hem parlat de l’anotació binària de dades, gats o no, però també són importants altres tipus d’anotació de dades. Per exemple, en el camp mèdic, l’anotació de dades pot implicar l’etiquetatge d’imatges biològiques específiques amb etiquetes que identifiquin patologia o marcadors de malalties d’altres propietats mèdiques.
L’anotació de dades es fa funcionar, i sovint ho fan equips de persones, però és una part fonamental del que fa que molts projectes d’aprenentatge de màquines funcionin amb precisió. Proporciona aquesta configuració inicial per ensenyar a un programa què necessita aprendre i com es pot discriminar les diverses entrades per obtenir resultats precisos.
